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在人工智能时代吸引酒店员工：人工智能意识，工作不安全感和技术自我
摘要。这项研究调查了人工智能意识（AIA）对酒店行业中员工工作参与度（EJE）的影响，重点是工作不安全感（JI）的中介作用以及技术自我效能（TSE）的调节作用。利用了期望理论和情感事件理论，该研究提出了一个介导的节制模型，并在埃及五星级酒店的390名全职员工的样本上使用PLS-SEM对其进行了测试。结果证实，AIA对EJE产生负面影响并积极影响JI，而JI负面影响EJE并介导AIA→EJE关系。此外，TSE负责AIA→JI的关系，减轻AIA对JI的负面影响。这些发现突出了解决员工相关的问题并利用其技术自我效能的重要性，以面对技术破坏，以维持工作参与和安全。这项研究通过将期望理论和情感事件理论的应用扩展到酒店行业中的AI采用背景，并对酒店经理和人力资源专业人员提供实际影响，从而为文献做出了贡献。
新闻稿 - patritumab deruxtecan被授予优先级...
•基于Herthena-Lung01结果提交的结果显示，PatiTumab Derxecan在先进的EGFR锻造的非微小细胞肺癌的患者中表现出临床意义和持久的反应对于这些患者，东京和晒太阳的山脊，新泽西 - （2023年12月22日）-Daiichi Sankyo（TSE：4568）和Merck＆Co.，
云计算的新高度 - AVEVA
设备在发生故障前几天、几周甚至几个月内即可恢复。这有助于 PETRONAS 等资产密集型组织减少设备停机时间、提高可靠性、提高性能和安全性，并降低运营和维护费用。PETRONAS 在选定的上游设施和下游工厂进行了为期六个月的概念验证 (POC) 项目的 Microsoft Azure 中试用了 AVEVA Predictive Analytics。该项目的重点是评估该解决方案在检测和提供机械问题早期预警方面的有效性。在成功进行 POC 后，PETRONAS 在四个上游平台和两个下游工厂进行了试点。系统集成商 Trisystem Engineering (TSE) 被聘请在各个站点部署该解决方案。TSE 与 PETRONAS 密切合作，通过敏捷方法通过冲刺规划实施了该解决方案，将执行类似功能的设备组合在一起。每个冲刺通常包括七到十台设备。由于 AVEVA Predictive Analytics 配备了专门为能源行业定制的人工智能，
CERT_方法论_备忘录...
简介 本备忘录总结了气候领导委员会的排放、收入和技术（“CERT”）模型的方法。CERT 及其运作旨在分析 Baker-Shultz 碳红利计划所阐明的联邦全经济碳价的影响。1 CERT 可进一步用于评估改变现有和新兴技术对能源市场的相对价格的其他干预措施。CERT 依赖于预测能源使用和技术组合、温室气体（“GHG”）排放和联邦收入的建模技术。它是 Thunder Said Energy（“TSE”）提供的分析工具的演变。2 TSE 是一家专门为政策研究人员和市场参与者提供数据、见解和建模的咨询公司。委员会更新并扩展了这些工具，以提高它们与共识市场展望的可比性，例如美国能源信息署 (“EIA”) 发布的年度能源展望 (“AEO”) 3。4 CERT 还探讨了住宅和商业供暖需求的电气化、其对负荷的影响以及可再生能源容量、能源存储和批发电力市场上的热调度之间的相互作用。本方法备忘录概述了来自 TSE 和其他市场展望的假设、数据和建模技术。之后，它讨论了气候领导委员会 (“CLC”) 为对 CERT 中的电力市场和技术部署进行更具体的分析而做出的定制改进。CERT 概述 CERT 的基础是一系列相互关联的技术部署模型，这些模型描述了当代美国能源市场以及能源供应和能源需求将如何随着经济和人口变化以及现有技术和新兴技术（例如小型模块化反应堆或“SMR”，5 等）的部署而演变。CERT 假设整个美国经济（例如住宅用电、工业部门、航空部门等）对“能源服务”的需求以及以化石燃料或电力形式供应能源的选项。CERT 研究这些供需互动如何响应碳定价。许多核心假设、数据和技术均改编自 TSE 对美国能源市场及其对碳定价的潜在反应的分析。6 CERT 的能源需求增长基于高水平宏观经济表现，以美国国内生产总值（“GDP”）增长、美国人口增长和国际能源署（“IEA”）定义的一次能源强度来衡量。7 CERT 通过直接化石燃料燃烧（例如，使用天然气的家庭供暖、使用内燃机或“ICE”的汽车等）的混合能源供应来满足能源需求。或通过输送电力。电力可以通过多种技术产生，例如燃烧煤炭、天然气或馏分燃料油（“DFO”）的热电厂群。零碳工厂包括水力发电站、传统核电站或 SMR、风能和太阳能。大规模电池存储的潜力也是 CERT 结构的一部分。根据能源供应概况，CERT 预测二氧化碳（“CO 2”）、甲烷和其他温室气体排放。CERT 包括“负排放”概念，如自然汇（例如，
LC纸编号CB（1）195/2025（04）LC纸编号CB（1）47/2025（01）
进行讨论（c）在2023年临时审查后对SCAS的修改有效性。在2025年1月14日的会议上，卡门·坎（Carmen Kan）女士建议小组在上述问题上进行讨论安排。在2025年1月14日的会议上，电力供应政策和零碳能源的进口，Hoey Simon Lee博士，Tone Tse先生和Elizabeth Quat女士分别提出了有关香港的长期电力供应政策的讨论，从大陆进口的电力和零碳能源的进展。在2025年1月14日的会议上开发可再生能源，托尼·托斯（Tony Tse）先生提出了有关可再生能源开发的讨论（例如太阳能和风能基因台翁），其中包括用于推进相关项目的时间表。在那次会议上，Junius Ho博士提出了有关在低密度私人建筑中安装太阳能光伏系统的适当放松的讨论。6。提出了噪声控制条例的修改（Cap。400）
CV -Jesse Zhang
[C2] Jesse Zhang，Jack Sullivan，Vasudev Venkatesh PB，Kyle Tse，Andy Yan，John Leyden，Kalya-Naraman Shankari和Randy H Katz。“ Tripaware：通过移动应用鼓励可持续运输的情感和信息性方法”，第六届ACM节能建筑，城市和运输系统系统会议论文集，2019年
博士Ram Bilas Pachori FIEEE, FIET, FIETE, FIE
3. R. Mittal、H. Juneja、N. Kasimkota、RK Tripathy 和 RB Pachori，一种基于 IoT 的时频域集成深度学习框架，用于通过肺部声音记录检测肺部疾病，面向医疗 5.0 的临床实践中的高级可穿戴传感器，Springer，印刷中，2025 年。（编辑：H. Liu、G. Tse、P. Bhattacharya、X. Wang、RK Tripathy 和 CH Goh）
文章 潮汐能的财务和经济评估——案例研究
摘要：本案例研究基于实际项目和咨询工作，将实际经验与经验和理论文献的审查和分析相结合。潮汐能 (TSE) 仍是一项新兴技术，但可预测性远高于太阳能和风能等传统替代能源。潮汐能仍比其他可再生能源技术昂贵，因此，找到合适的地点以启动学习过程非常重要，从而将成本降低到具有竞争力的水平，就像太阳能和风能技术一样。研究发现，菲律宾（和其他亚洲国家）小岛的潮汐能初始运行位置最为合适，因为可以替换昂贵且污染严重的柴油发电机，并建立可靠的 24 小时电力供应。不同场景下的不同评估方法表明，在正常情况下，潮汐能、太阳能和电池存储的混合组合在财务和经济上优于现有的基于化石能源的发电站以及单独的太阳能。然而，尽管表面上数学精确，传统的金融方法并不总是可靠的，而且必须仔细分析所使用的参数，特别是当我们处理快速变化的创新技术时。在全球变暖的时代，我们还必须考虑一个有争议的问题，即在选择化石替代品时评估温室气体造成的损害。在评估和规划可再生能源技术时，工程技术知识很重要，但还不够。由于融资是大多数可再生能源技术的关键问题，这些技术前期成本高，摊销期长，因此，全面、可靠的财务和经济分析是必要的，这不仅可以避免以后的财务失败，还可以吸引私人投资者、银行和政府机构等利益相关者支持尚不知名的技术。
2024年12月毕业
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